三级倒立摆系统非线性模型的建立

目前,人们对三级倒立摆系统的研究较少,其主要原因在于系统结构复杂和其非线性模型难以建立,这极大地限制了使用智能控制算法对其进行控制,本文在给出了三级倒立摆系统的硬件组成和分析了三级倒立摆的系统结构的基础上,用Lagrange方程推导出了其非线性数学模型,并对系统进行了线性化和分析了系统的可控性和可观测性,给出了智能控制算法的思路。     

二级倒立摆最优控制实验

二级倒立摆是检验各种控制理论的理想模型.本文给出了二级倒立摆的两种最优控制方法,分别是线性二次状态控制器（LQR）和线性二次输出控制器（LQY）.通过仿真实验,分别得出LQR和LQY两种方法下的响应曲线,可以发现两种方法都能够使得二级倒立摆系统稳定,且将两种方法进行了对比,发现其控制效果相当.     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统的稳定控制问题.首先,为解决模糊控制在多变量系统中常遇到的＂规则爆炸＂问题,提出了一种基于融合函数的模糊控制方法,该方法将最优控制理论与模糊控制理论相结合,运用LQR控制方法设计了融合函数,减少了模糊控制器的规则数,并对控制参数进行了寻优和调整.其次,对系统进行了仿真分析,结果表明这种方法是有效的.最后,利用固高公司GLIP2003倒立摆系统验证了设计结果,并达到了较好的控制效果.     

二级倒立摆的拟人智能控制

以二级倒立摆为被控对象,利用拟人智能控制方法设计了系统的非线性控制律。与传统的控制方法相比,拟人智能控制方法不受线性约束,从而对于复杂的非线性被控对象可以得到满意的控制结果。对二级倒立摆控制系统进行了数字仿真,仿真结果进一步验证了设计方案的有效性。     

二级倒立摆新型模糊控制策略的研究

阐述了二级倒立摆的一种新型模糊控制策略——分层模糊控制方法．该方法将二级倒立摆的多个状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制的模糊规则少、收敛速度快、控制效果好，具有较强的实用性。     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

为了深入研究二级倒立摆的稳定问题,本文提出了融合函数的概念,它是融合信息的一种有效手段,减少了模糊控制器的输入维数,从而使模糊规则总数明显下降.由于模糊规则比较容易建立,这样大大简化了模糊控制器关于多变量系统的的设计,再将控制器应用到二级倒立摆进行稳定实验验证,实验结果表明,此方法不仅在4s内使倒立摆达到稳定,同时具有很强的自适应能力,鲁棒性以及良好的动态特性,而且简单易行.     

基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略

二级倒立摆系统是一个多变量、非线性、不稳定的快速系统，在对其进行传统的模糊控制时，由于多变量输入而容易造成“规则爆炸”．为解决这一问题，提出了基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略．根据粒度空间结构，将误差相空间划分为不同的粒元，从而构成粗粒度层和细粒度层，在不同的粒度层设计不同的控制策略，即在粗粒度层次上采用模糊控制实现系统的鲁棒性；在细粒度层次上采用PID（Proportion-Integral—Derivative）控制对系统进行进一步微调，逐步求精，最终获得理想的控制性能．实验证明：该控制策略不仅可以解决模糊控制规则呈指数爆炸的问题，而且还可以兼顾倒立摆系统的快速性和准确性指标．     

基于模糊控制理论的二级倒立摆控制算法

采用模糊控制理论研究了二级倒立摆控制问题．运用最优控制方法设计了融合函数以降低模糊控制器的输入变量维数，大大减少模糊控制的规则数，并研究了量化因子对控制效果的影响，通过设置闻值使量化因子可自动调节，进而提高模糊控制器的性能品质．仿真和实验结果都证明这种模糊控制算法规则数少，响应速度快，有良好的稳定性和鲁棒性．     

基于T-S模型的二级倒立摆模糊控制研究

对非线性、强耦合和绝对不稳定的二级倒立摆进行了运动分析,并针对实验用的二级倒立摆,建立了其运动的状态方程.根据实验中运动的特点,提出了基于T-S模型的模糊控制,取得了较好的控制效果.     

基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。     

环形二级倒立摆的建模与能观性和能控性分析

应用拉格朗日方法推导出环形二级倒立摆的数学模型，对该模型在其4个平衡位置处进行了线性化处理，得到了4个线性化状态方程，进而分别推导出4个平衡位置的能观性与能控性矩阵．利用Matlab软件建立了仿真模型，并进行了模型的正确性检验．     

环形二级倒立摆的建模与能观性和能控性分析

应用拉格朗日方法推导出环形二级倒立摆的数学模型,对该模型在其4个平衡位置处进行了线性化处理,得到了4个线性化状态方程,进而分别推导出4个平衡位置的能观性与能控性矩阵.利用Matlab软件建立了仿真模型,并进行了模型的正确性检验.     

二级倒立摆系统的变结构控制实现

建立了一套实验系统，实现了对二级倒立摆这个复杂的非线性对象的控制，针对系统本身存在许多不能准确建模的因素，设计了变结构控制器，实验结果表明，控制器设计是成功的，而且对外部干扰和未建模因素是鲁棒的。     

基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略

二级倒立摆系统是一个多变量、非线性、不稳定的快速系统,在对其进行传统的模糊控制时,由于多变量输入而容易造成"规则爆炸".为解决这一问题,提出了基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略.根据粒度空间结构,将误差相空间划分为不同的粒元,从而构成粗粒度层和细粒度层,在不同的粒度层设计不同的控制策略,即在粗粒度层次上采用模糊控制实现系统的鲁棒性;在细粒度层次上采用PID(Proportion-Integral-Derivative)控制对系统进行进一步微调,逐步求精,最终获得理想的控制性能.实验证明,该控制策略不仅可以解决模糊控制规则呈指数爆炸的问题,而且还可以兼顾倒立摆系统的快速性和准确性指标.